四节一环保大数据修复算法设计与实现开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

当前人类社会已经进入大数据时代,无论是交通还是医疗,都无时无刻不在产生数据,并且随着硬件的发展数据正在以越来越快的速度进行增长。大数据呈现4V特性:分别是数据体量巨大( Volume) 、数据类型繁多( Variety) 、价值密度低 ( Value) 、处理速度快( Velocity)。正是这样的特性导致了,如果没有正确的数据,我们很难从这样低密度的数据中得出有价值的信息。

进几年来我国开始大力提倡“四节一环保”,即建筑节水、建筑节地、建筑节能、建筑节材、保护环境,为此各省市相继开展了一系列的大型公共建筑能耗监管平台、分项能耗计量等工作,楼宇自控系统( BAS) 及建筑能源管理系统( BEMS) 发展迅速且日渐应用广泛,这些系统每天产生大量的监测数据,覆盖建材生产消耗、建筑运行消耗等各个方面。这些数据对优化建筑能耗、提升建筑性能、节约资源、保护环境等具有极其重要的意义。然而现实中由于探测器往往处于建筑工地或者处于户外,加上天气多变,所以返回的数据往往夹杂许多“脏数据”包括数据一致性错误、数据缺失、数据异常。这些脏数据会对数据挖掘的结果产生很大的影响。传统关系型数据库对脏数据的处理往往只是删除、或者只进行简单均值填充,这样做可能会与原来的数据产生较大出入。

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